Продолжение теории Чарльза Дарвина

Приведем небольшой пример, поясняющий работу этого алгоритма (рис. 6). Напишем на бумаге несколько столбцов (не менее трех) одинаковых цифр, например, номер телефона. Эти столбцы расположены так, что их строки совпадают. Мы заменяем часть цифр случайным образом, т. е. портим информацию. На рисунке выделена поврежденная информация (второй столбец цифр). Затем мы сравниваем числа в строках. Если одинаковых в строке больше половины, то остальные исправляются в соответствии с ними. Информация восстанавливается. Легко подсчитать вероятность того, что случайно испортится более половины элементов строки. Она резко уменьшается с увеличением количества наших одинаковых столбцов. Если информация повторяется более десяти раз, эта вероятность становится настолько малой, что можно говорить только о ее логарифме.

Наличие этого алгоритма в реальном мире несомненно. Ведь в человеческом обществе информация неоднократно повторяется и регулярно сравнивается. Алгоритм работает автоматически, и мы не думаем о возможной потере ценной информации. Она повторяется в разного рода записях (в книгах и т. п.), в памяти отдельных людей. С этим алгоритмом связано и известное выражение о «несокрушимой силе Жизни».

 "Voting"

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 6> 1 1 1 1 1 1 1 1

3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 6> 0 3 3 3 3 3 3 3

5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 6> 1 5 5 5 5 5 5 5

9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 5 4 9 5> 2 9 9 9 9 9 9 9

6 6 6 6 6 6 6 6 7 6 6 6 6 1 5> 2 6 6 6 6 6 6 6

7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 3 7 7 6> 1 7 7 7 7 7 7 7

3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 8 5 8 4> 3 3 3 3 3 3 3 3

Original Corrupted Refurbished

information information information

Рис. 3. The operation of the algorithm for restoring corrupted information

И, наоборот, в истории немало примеров, когда какая-то ценная техническая идея передавалась только от отца к сыну и рано или поздно терялась.

Возьмем на себя смелость предположить, что такой алгоритм существует в биохимических структурах организмов и, по-видимому, воплощен в структуре хромосомы. Если наследственная информация в ДНК многократно повторяется [13], то при многократном свертывании при укладке ДНК в хромосому идентичные участки легко могут находиться напротив друг друга, что необходимо для их сравнения (рис. 7). Их можно сравнивать, а затем корректировать, например, с помощью специального фермента.

Косвенные доказательства этого следующие:

1. Известно, что одна и та же информация многократно записана в ДНК. Число повторов одинаковых генов достигает многих тысяч [13] (проблема избыточной ДНК).

2. Некоторые регуляторные механизмы генома [13], при новом их понимании, с учетом необходимости работы этого алгоритма, могут быть предназначены специально для его реализации.

3. Принцип работы алгоритма накопления опыта заключается в том, что жизненно важная наследственная информация обо всех предыдущих этапах эволюции организма хранится в ДНК, а репликация ДНК и синтез белка описываются в известной нам литературе как однократный процесс, без всякого контроля информации. Это вызывает большие сомнения, поскольку вероятность ошибок в таких процессах чрезмерно высока. Известный механизм восстановления поврежденной нуклеотидной последовательности [2] также не выдерживает критики в смысле высокой вероятности возникновения повторных ошибок.

Алгоритм восстановления испорченной информации предполагает тысячекратное повторение.

4. В эмбриональном развитии организм повторяет эволюцию [3]. И это следует из алгоритма накопления опыта. При этом вероятность ошибки, потери отдельных его этапов должна быть еще меньше. Наличие и соответствующее действие алгоритма голосования сводят вероятность подобных ошибок практически к нулю. В соответствии с известными экспериментальными данными в эмбриональном развитии сохраняются не все стадии эволюции. Это очень маловероятно. Они не пропущены, а топологически уменьшены (быстро проходят во времени) и поэтому не заметны. Нужны новые, более тщательные эксперименты. Вероятность таких «скачков», конечно, есть, но она очень мала.

5. Алгоритм голосования хорошо согласуется с алгоритмом накопления опыта. Чем старше информация, тем большее число раз она повторяется и, следовательно, менее изменчива. Количественные соотношения этого процесса требуют дальнейшего изучения. При этом могут быть обнаружены конкретные механизмы взаимодействия этих алгоритмов и их биохимическая природа.

6. Рассмотрим старую проблему возможности перехода признаков индивидуального организма в наследственную информацию. Чарльз Дарвин [3] не исключал влияния на наследственность упражнения или неупражнения отдельных структур тела в онтогенезе, но затем, с развитием генетики, это влияние было проигнорировано, так как механизм переноса новых данных в наследственную информацию при жизни организма не обнаружено. Однозначно доказано [см., например, 10], что при синтезе белков в процессе построения организма информация может передаваться только от ДНК, обратного пути нет, т. е. информация не может передаваться из внутренней среды организма к его наследственной памяти (центральная догма молекулярной биологии). Таким образом, влияние фенотипа на генотип отсутствует. А есть только точечные, случайные мутации и естественный отбор. Но как насчет фактов. Например, были выведены многочисленные породы собак. А от таксы рождается такса, от борзой - борзая. То есть информация попала в наследственную память! По-видимому, существуют и другие способы фиксации изменчивости поколений организмов.

Вот что говорит по этому поводу сам Дарвин [3]. «Но так как в последнее время мои выводы были неверно истолкованы, и утверждалось, что я приписываю видоизменение исключительно естественному отбору, то позволю себе заметить, что в первом и последующих изданиях этой книги я поместил на очень видном месте, а именно в конце Введения, следующие слова: «Я убежден, что естественный отбор был главным, но не исключительным фактором модификации». Но и это не помогло». У него слово "модификация" означает - изменчивость.

Но как тогда быть с топологическими изменениями? Они осуществляются мелкими шагами, плавно и направленно, например, преобразование пальцев конечностей копытных. У них все пять пальцев, но работают только один (лошадь) или два (корова, свинья), остальные «недоразвиты». При единственном небольшом шаге постоянных упражнений в течение жизни тела естественный отбор вряд ли сработает, поскольку такие изменения почти безразличны для выживания.

Если принять концепцию алгоритма голосования, то это явление объясняется просто. При репликации ДНК под давлением внешней среды организма (например, с помощью гормонов), вынужденной все время напрягать или не напрягать какой-либо орган, соответствующие участки ДНК повторяются, переходя в наследственную память при размножении. Это приводит к топологической изменчивости. Даже в онтогенезе при детренировке, например, мышц они уменьшаются в размерах, но их клетки постоянно замещаются новыми. Как эти новые клетки запомнили состояние старых? Значит, есть механизм запоминания этого состояния. Конкретный механизм изменения числа идентичных генов в онтогенезе пока неизвестен, но он определенно существует.

Но появление таким путем качественно новой наследственной информации невозможно, например, нового алгоритма функционирования (фотосинтеза и т. д.), так как необходимо появление новых генов, а не изменение числа существующих. Реальный механизм работы этого алгоритма в организмах, несомненно, сложнее, как и в случае с алгоритмом накопления опыта, и лишь в принципе должен соответствовать примитивному циклу исправления информации «голосованием».

Алгоритм восстановления поврежденной информации, например, может быть воплощен в структуре хромосомы. Если наследственная информация в ДНК многократно повторяется, то при ее многократном свертывании при закладывании в хромосому идентичные участки легко могут оказаться (рядом) друг против друга (рис. 4).

Рисунок построен так, что с каждым шагом упаковки меняется масштаб. Цепочка ДНК имеет толщину 2 нм, (1 нм = 10^-9 м). Далее ДНК наматывается на группу из 8 гистонов (эти особые белки присутствуют только в ядрах клеток). Эта группа называется - cor (глобула). Cor вместе с намотанной ДНК, которая прикреплена к нему другим гистоном, образует нуклеосому. Нуклеосомы образуют более крупную цепочку (шарики) размером 11 нм. Затем эта цепь сворачивается в структуру, похожую на винтовую пружину диаметром 30 нанометров. Эта цепь сворачивается в складки, имеющие среднюю длину 300 нм.

Рисунок 4. Укладка ДНК в хромосоме.

Эта уже довольно толстая цепочка еще очень длинна и выглядит как нить диаметром 250 нм. И, наконец, эта нить снова сворачивается в винтовую пружину диаметром 700 нанометров. И уже в таком виде она находится в хромосоме. Но сама хромосома также сложна. Во-первых, в геноме организма много хромосом (у человека их более двух десятков). Принцип упаковки одинаков для всех хромосом. Количество генов в каждой хромосоме разное - от нескольких сотен до нескольких тысяч.

Во-вторых, она имеет многие свои структурные элементы (перетяжки, ответвления, ядрышко и др.), роль которых еще до конца не выяснена. Да и сами хромосомы иногда имеют большие различия у разных организмов, особенно если они находятся далеко друг от друга в структуре общей классификации. Например, есть краб и человек. Эта упаковка позволяет разместить всю наследственную информацию в ядрах соматических клеток объемом 110 микрометров кубических. Отсюда диаметр клеточного ядра составляет около шести микрометров.

Но для предварительного пояснения работы алгоритма восстановления поврежденной наследственной информации этого вполне достаточно. Достаточно хорошо видно, что многократно повторяющиеся одинаковые массивы информации могут находиться рядом, близко друг к другу. Их можно сравнивать, а затем корректировать, например, с помощью специального фермента.

Это всего лишь гипотеза, поэтому остается еще много проблем и неясностей. Неизвестно, где находятся массивы повторений более и менее древней информации, как возникают эти повторения? И многое другое.

3.4 Алгоритмы накопления энергии

Необходимость алгоритмов накопления энергии в самоорганизующихся системах очевидна. Организмы всегда ищут энергию в окружающей среде. Она сохраняется, распределяется по различным органам и подсистемам, устанавливаются определенные дискретные уровни её потенциала. Известны и достаточно хорошо изучены несколько алгоритмов накопления энергии в биологических системах [2, 12], поэтому мы не будем занимать внимание читателя их описанием, а примем их как один комплексный алгоритм.

И в социальных системах этот алгоритм легко прослеживается. Мы ищем энергию, и храним, и распределяем. Без затрат энергии ни одна макросистема не может функционировать и, тем более, развиваться.

Таким образом, описанные выше четыре алгоритма необходимы и достаточны для начала процесса самоорганизации. В начале эволюции они могли быть намного примитивнее, чем в наше время.

Отметим, что Природе было труднее всего «создать» клетку. Из всех трех миллиардов лет эволюции более двух миллиардов ушло на клеточную эволюцию. Любой, кто знаком с молекулярной и клеточной биологией, знает, насколько сложной, упорядоченной и высокоорганизованной является даже простая клетка. Ни один из наших технологических достижений, включая суперкомпьютеры и космические корабли, не может сравниться с организацией живой клетки.

Нетрудно видеть, что применение к биологическим системам концепции первичных алгоритмов самоорганизации не противоречит законам генетики и центральной догме молекулярной биологии. Самая первая жизнеспособная структура, с которой началась эволюция, должна иметь все эти алгоритмы. Затем на следующих этапах эволюции возникли другие биохимические циклы.

Только после появления этого комплекса алгоритмов первобытные структуры жизни сумели противостоять стихийному разрушительному влиянию внешней среды и смогли последовательно усложняться. С этого момента началась эволюция.

Простейший алгоритм размножения и отбора неоднократно реализован на компьютере. Для всего комплекса предложенных алгоритмов несложно создать компьютерную программу [4]. В компьютере «окружающие условия» изменять очень просто. Такой численный эксперимент существенно помог бы получить экспериментальное подтверждение возможности спонтанного возникновения Жизни и дальнейшей эволюции.

4. Проблемы дарвинизма

Как показано выше, теория самоорганизации дискретных элементов в природе объясняет основные факты эволюции Жизни на нашей планете. Но я не специалист в этой области науки, и поэтому не знал многих выступлений ученых, критикующих дарвинизм. Но дарвинизм - это (по моему глубокому убеждению) наука, а наука всегда развивается, совершенствуется, часто отбрасывая или существенно перерабатывая свои прошлые, устаревшие выводы или устоявшиеся нормы и правила.

Поэтому ниже я перечислю известные мне проблемы, с которыми сталкивался дарвинизм, и постараюсь устранить хотя бы некоторые из них, основываясь на концепции алгоритмов самоорганизации.

Теория Дарвина произвела революцию в науке, объяснив, что Жизнь на Земле существует очень давно (а не 6000 лет, как сказано в Библии) и постоянно развивается вместе с увеличением сложности организмов. Этот процесс объясняется очевидными явлениями изменчивости и естественного отбора. В настоящее время происходит не только эволюция биосферы, но и эволюция человеческих сообществ, и эволюция машин (технический прогресс). Закономерности эволюции биосферы легко распространяются и на социальную сферу, и на совершенствование техники машинного производства.

Но остается много вопросов:

1. Почему изменчивость разных структур организмов различна? От легкодоступных изменений пропорций тела, например, у тех же дрозофил или собак, до совершенно неизменных структур. Например, алгоритм синтеза белка, работающий во всех без исключения организмах, сохранился миллиарды лет. Этот период безграничен, непредставим человеческому разуму. На Земле, у людей нет примеров такой стабильности.

Почему, например, сейчас не образуются новые классы животных и растений? Все попытки изменить их путем искусственного отбора сильно изменяют организмы, но создаются только новые породы. Виды остаются неизменными, тем более классы. Заметим, что мы принимаем определение вида как разделение по невозможности свободного скрещивания. Это, конечно, всех не удовлетворит, но для нашего описания этого вполне достаточно.

Эта проблема, как мне кажется, если принять нашу концепцию алгоритмов самоорганизации, легко объяснима. Возьмем для примера обычное высшее животное с четырьмя ногами, хвостом и головой, на которой расположены два глаза.

Эти элементы тела возникли много сотен миллионов лет назад. Даже у рыб есть два глаза, хвост и плавники, которые путем мысленной трансформации могут быть преобразованы в современные конечности. Поэтому здесь ничего изменить не получится - алгоритм накопления опыта вместе с алгоритмом восстановления испорченной информации настолько закрепили эту наследственную информацию, повторяя ее в генах много-много раз, что невозможно что-либо добавить или уменьшить. Заметим, как сумасшедшую идею, что многие крупные единицы классификации организмов сформировались в кембрийский период, около 500 миллионов лет назад и потом больше не возникали. Идея состоит в том, что именно тогда образовалась ДНК, которая легко скручивается в многократно закрученную спираль, тем самым создавая возможность работы с алгоритма восстановления поврежденной информации. До этого времени существовал «мир РНК». А наследственная информация организмов была гораздо менее стабильной (рис. 8).

На рисунке хорошо видно, что сначала был мир РНК, а потом появилась ДНК. И примечательно то, что почти сразу возникло обилие организмов кембрийского периода.

2. Как объяснить направленность эволюции в целом от простого к сложному и ее необратимость? Появление первоначальных эволюционных алгоритмов привело к лавинообразному увеличению числа примитивных организмов в «первобытном бульоне». Увеличение их сложности было вызвано самим естественным отбором, поскольку более сложные организмы могут выдерживать более разнообразные условия среды и жить в более широком диапазоне их изменений.

Рис. 5

Другое дело сохранить эту сложность в потомках. Естественный отбор не может этого сделать. Я писал об этом выше - внешние деструктивные факторы внешней среды на Земле очень часто выходят за пределы, допускаемые организмами. И они погибают. Но гибнут одинаково, и простые, и сложные. Но не все! Некоторые из них успеют оставить потомство. И если алгоритм накопления опыта работает, то изменение, полученное в результате естественного отбора, сохраняется в наследственной памяти во все большем количестве копий, поскольку многократно воспроизводится. Уничтожить новоприобретенное выгодное свойство становится все труднее, так как копии сравниваются друг с другом и корректируются в этом сравнении. Зависимость здесь очень нелинейная (см. рис. 8). Понятно, что алгоритм одинаково бережно сохраняет как сложные организмы, так и простые. Лишь бы опыт их существования многократно подтверждался во многих поколениях.

Таким образом, первый алгоритм (размножение и отбор) идентифицирует более сложные организмы, а второй и третий алгоритмы (накопление опыта и восстановление испорченной информации) сохраняют их при воспроизведении организмов. Поэтому эволюция идет по пути усложнения организмов. Некоторые организмы попадают в благоприятную нишу проживания, и у них нет причин для изменчивости. И если эти благоприятные условия сохранялись длительное время, то строение и функционирование организмов закрепляются у потомков, «создают» формы, свойственные только этому организму, выделяют его из среды других. Так образовались все таксонометрические единицы. Отсюда, например, следует, что современные одноклеточные организмы, сохранившиеся с древних времен, никогда не пойдут по пути усложнения, организации многоклеточных организмов.

Причина необратимости эволюции описана выше (см. Алгоритм накопления опыта).

3. Следующим недостатком дарвинизма как научной теории является невозможность предсказать ход эволюции, в частности появление новых видов.

Важным свойством научной теории является то, что она дает проверяемые объяснения и предсказания. Но дарвинизм -- это не теория создания какого-либо организма. Она объясняет только механизм, технологию их возникновения и развития. Так же, как, например, физика не может предсказать возможные конструкции электрических машин. Применение упомянутых выше алгоритмов самоорганизации определяет предсказание направления эволюции в целом в сторону увеличения сложности. Кроме того, очевидны следующие предсказания [16], вытекающие из теории эволюции: эволюция живых существ потенциально бесконечна, все существующие в настоящее время организмы не являются полностью замороженными формами и принципиально способны к дальнейшей эволюции. Дальше. Вновь возникающие виды или популяции не будут давать полного повторения ранее существовавших; «Динозавры больше не появятся». При любых грубых нарушениях в биосфере жизнь не исчезнет, а восстановится, а разнообразие ее проявлений вновь возрастет. Полностью уничтожить жизнь на планете можно разве что только вместе с ней.

Если основные факторы эволюции усилятся (т. е. мутабельность станет выше, размножение обильнее, отбор жестче), то скорость эволюции возрастет.

Возникающие новые среды возможного обитания (например, жилища или другие постройки человека) будут постепенно заселяться специально приспособленными к ним обитателями.

Действительно невозможно предсказать появление того или иного вида, так как необходимо предсказать условия среды, которые повлияют на его естественный отбор. Принципиально невозможно предсказать вероятностный характер этого процесса.

Такая же ситуация и с развитием технологий. Ясно, что там действуют алгоритм воспроизводства и отбора и алгоритм накопления опыта. Также понятно, что по мере развития техники она усложняется. Но предсказать какую-то ассоциацию в голове того или иного изобретателя, которая приведет к созданию новой машины или технологии, невозможно. Мы снова имеем дело со случайным процессом.

В социальных системах также действуют законы эволюции. Но кроме обычных случайностей этот процесс осложняется сознательными действиями людей.

4. Не объясняет отсутствие переходных форм видов. В разделе под названием «Трудности теории» в своей книге Ч. Дарвин пишет: «Если виды действительно произошли друг от друга, постепенно развиваясь, то почему мы не встречаемся с бесчисленными переходными формами? Почему в природе все на своих местах, а не в хаосе? Должно быть бесчисленное множество переходных форм в многочисленных слоях земли... Почему не каждая геологическая структура и каждый слой не заполнены этими связующими звеньями? «Геология не смогла выдвинуть поэтапный процесс, не нашла переходных форм, и, может быть, в будущем это будет самым веским аргументом против моей теории».

Единственным объяснением, предложенным Дарвином для решения этой проблемы, было отсутствие в те годы палеонтологических находок. Во времена Дарвина геологический и палеонтологический материал был действительно очень скудным. Но с тех пор прошло полтора века, и в огромном палеонтологическом материале, накопленном за это время, ученые обнаружили множество «внутривидовых» переходных форм, например, переходных форм в рядах эволюции лошадей или обезьян. Однако при этом не обнаружено переходных форм, связанных с появлением новых сложных систем, например, новых видов. Но вид -- это, прежде всего, комплекс взаимосвязанных алгоритмов. А алгоритмы дискретны и не имеют «промежуточных форм». Это основная причина отсутствия переходных форм между видами. Но еще важнее другое. Образующееся посредством такого «скачка» живое существо, имеющее совершенно новый тип организации, для выживания должно, во-первых, обладать высшей степенью слаженности, согласованности всех процессов развития и функционирования всех его систем; во-вторых, оно должно немедленно оказаться в благоприятных для него внешних условиях, в которых оно могло бы выдержать ожесточенную борьбу за существование и далее размножаться. Возможность одновременной реализации этих внутренних и внешних условий не только маловероятна - она просто неправдоподобна [16].

5. Не объясняет, как возникают формы, которые не могут быть получены плавным переходом - органы тела (глаза, печень и др.), циклы (алгоритмы) функционирования (фотосинтез и др.), поведения (танец пчел, взаимоотношения в сообществах насекомых и многое другое). Сам Дарвин признавал, что его теория не дает удовлетворительного объяснения механизма возникновения дискретных структур. Он писал: «Предположение о том, что глаз со всеми его филигранными механизмами регулировки фокуса хрусталика, регулировки яркости света и исправления сферических и хроматических аберраций возник в результате естественного отбора, -- может показаться, мы смотреть правде в глаза, в высшей степени абсурдно."

Наша идея состоит в том, что в основном существует только топологическая изменчивость. То есть изменяются существующие системы и органы. Здесь царит естественный отбор. Но можно представить и дискретную изменчивость. Гены дискретны. То есть закладывается фундамент дискретности. Но почти всегда это кажется очевидным; единичная мутация повлечет за собой изменения в других элементах организма, расположенных рядом или зависимых от нее.

Первоначально такая мутация запоминается как безразличная для выживания информация. Как пять пальцев. При этом в организме возникает некое небольшое новообразование, которое может вызвать цепочку последовательных реакций. Эта цепочка, в свою очередь, может быть замкнуться в алгоритм. Но алгоритм работы во всех случаях, так или иначе, влияет на его окружение. И, следовательно, может что-то изменить в организме. И эта изменчивость, как и все остальное, подпадает под действие естественного отбора. Но алгоритмы могут развиваться; это хорошо видно на примере алгоритма размножения. Так, например, возникновение и развитие крупных дискретных органов, таких как сердце, печень и т. д., хорошо видно в процессе эмбрионального развития. Возникает не только структура органа, но и формируется его функционирование. То есть скачок есть, но очень маленький. Тем не менее, он может определять появление новой таксонометрической единицы, например, вида.

Но если это новообразование, начав разрастаться, приведет к вреду, к снижению способности организма к выживанию, то он быстро погибнет, не дав потомства. Такая изменчивость была широко распространена на начальных этапах жизни, в мире РНК, когда массивы повторяющейся наследственной информации были невелики. В современных условиях вероятность такой цепочки событий сохраняется. Раковые клетки или информация о них (предрасположенность к раку), безусловно передаются по наследству. Но такие организмы должны по требованию эволюции вымереть. Это одна из главных проблем цивилизации - никто не умирает! Рак является примером возникновения изменчивости, как и другие наследственные заболевания. Конечно, такие люди не должны «вымирать», но и не должны оставлять потомство!

По поводу танца пчел. Ситуация аналогичная. Этот алгоритм имеет возможность возникновения и развития. Прилетела пчелка с добычей. Наверняка она должна как-то дать знать об этом в улье. Она трясется, кружится и машет крыльями. Но она просто летела, выбирала направление. Поэтому ее движения будут связаны с этим полетом. Они не будут одинаково вероятны со всех сторон. Этими движениями «заразятся» ее «товарки». Не сразу, конечно, и не все. Но начало будет положено, и естественный отбор отточит эту технику.

Сформулируем теперь общий подход к проблеме скачка.

В биологических системах элементная база для этого существует в виде дискретности генов. Далее. При наличии энергии может происходить цепочка последовательных переключений при наличии положительной обратной связи. Мы имеем в виду цепь последовательных химических реакций нуклеотидов и подобных им органических веществ. Такие цепочки легко замыкаются в циклическом алгоритме. И он будет постоянно работать (переключаться), если есть энергия и положительная обратная связь. Говоря языком техники, возникнет система релаксационных колебаний. Такие генераторы колебаний существуют в большом количестве в различных электронных устройствах, от бытовых приборов до сложных устройств автоматизации, таких как авиационная и космическая техника.

Эти биологические цепи могут образовывать многосвязные сложные цепи, если это позволяют условия внешней среды. То есть в зависимости от внешних условий или от многообразия внутренних «отношений» это функционирование может становиться все более сложным, разнообразным, закрепляться в наследственной памяти. И идет постоянный мониторинг естественного отбора.

6. Нет корреляции между количеством генов и сложностью тела. Да, это так. Разница между геномом различных многоклеточных организмов, хотя эволюционная дистанция между ними огромна, существенно менее велика. В процессе эволюции гены многоклеточных дуплицировались, менялись, но принципиально новых генов почти не появлялось. Приведём факты из книги профессора А.В. Маркова [15]. «А в 2007 году американские ученые сообщили о приблизительном прочтении генома актинии Nematostella» (Рис. 6). Геном состоит из 15 пар хромосом, имеет размер около 450 миллионов пар нуклеотидов (в 100 раз больше, чем у Escherichia coli, и в 6 раз меньше, чем у человека) и содержит примерно 18 000 белок-кодирующих генов, что вполне сопоставимо с другими животными.

Геном актинии был очень широк и включал не менее 7766 семейств генов. Человек унаследовал не менее 2/3 своих генов от общего с актинией предка; Сама актиния примерно такой же. Сходство влияет не только на набор генов, но и на порядок их расположения в хромосомах.

Рис. 6

Оказывается, геном на удивление мало изменился при формировании животного мира. Это «совершенно подходящий общий предок», от которого произошли все остальные организмы. По крайней мере, до тех пор, пока не будет найден еще более древний организм со столь сложной генной структурой.

Теперь это небольшое изменение легко объясняется работой алгоритма накопления опыта. Как только появились ДНК и хромосомы, он начал работать в полную силу. И при повторении многочисленных поколений организмов этот алгоритм «намертво» закрепил содержание этой наследственной информации. В дальнейшем изменчивость в основном обеспечивалась повторением уже существующих генов. Конечно, остаются и другие известные механизмы формирования изменчивости.

Этот удивительный факт небольшого различия генома многоклеточных организмов как раз и заставляет сделать вывод о подавляющем значении топологической изменчивости. Кажущаяся избыточность наследственной информации находит объяснение.

Влияние событий жизни организма на его наследственную информацию все-таки существует, но оно не приводит к качественному изменению генома. Изменяется лишь количество одинаковых генов, основа топологической изменчивости.

Но пока это лишь гипотеза. Так как конкретный биохимический механизм этого явления неизвестен.

7. Проблема «точеных» мутаций. Выше мы излишне эмоционально «запрещали» точечные мутации. Судя по всему, структура и работа алгоритмов накопления опыта и восстановления испорченной информации за последние миллиарды лет сильно изменились, дополнившись множеством усложнений.

Точечная мутация -- тип мутации ДНК или РНК, характеризующийся заменой одного азотистого основания другим. Этот термин также применяется к парным заменам нуклеотидов.

Точечные мутации возникают во всех клетках организма, и их очень много. Известен следующий расчет (Фрэнк Бёрнет, Лауреат Нобелевской премии).

Каждый день у человека вступает в митоз (деление клеток) из 10¹¹-10¹² клеток. Предположим, что мутационное изменение происходит с частотой 10^-6 на деление. Отсюда следует, что ежедневно; должно накопиться число мутаций, равное 10⁵. Если предположить, что в одной клетке происходит только одно мутационное событие, то к зрелости (примерно к 27 годам; 10 000 дней) в организме человека должно накопиться около 10⁹ мутантных клеток.

И защиты от этой точечной мутации нет. С самого начала Жизни она всегда находилась под влиянием жесткого космического излучения и других разрушительных и непреодолимых факторов. Но искажение наследственной информации соматических (неполовых) клеток организма недопустимо. В противном случае тело постоянно искажалось бы и быстро умирало. Но это не так! В клетках непрерывно работает алгоритм восстановления испорченной информации, который исправляет наследственную информацию с не меньшей скоростью, чем она портится.

Ситуация аналогична и для половых клеток. Полезная для выживания информация, закрепленная в опыте многих поколений, защищена от изменчивости одним и тем же алгоритмом. Но оказалось, что эта защита слишком сильна, и Жизни пришлось искать методы, ослабляющие эту защиту. Об этом много говорилось выше.

8. Топологическая изменчивость как раз и предполагает перенос информации в наследственную память от фенотипа. Но если фенотипические признаки, приобретенные в онтогенезе в ответ на какие-то воздействия среды, наследуются, то это, очевидно, можно объяснить эволюцию без естественного отбора. Ведь, например, жирафы напрягают шею, чтобы дотянуться до высокорастущих листьев на деревьях. Если это «упражнение» перейдет в наследственную память, то у потомков будет более длинная шея. Это очевидно. И никакого естественного отбора не нужно.

Август Вейсман в конце XIX века осознал эту несостоятельность теории Дарвина и выдвинул строгий тезис о ненаследовании приобретенных признаков. Но он был великим биологом и впервые проверил этот тезис на жестоком опыте. Он отрубал хвосты мышам на протяжении 22 поколений. Это ли не влияние внешней среды! Хвосты потомков не изменились. Затем, в середине 20 века, Фрэнсис Крик выдвинул концепцию центральной догмы молекулярной биологии. И вопрос о наследовании приобретенных при жизни (в онтогенезе) признаков уже не обсуждался, несмотря на очевидные факты.

Теперь при открытии алгоритма накопления опыта выяснилось, что наследование может быть более или менее жестким. Хвосты у мышей наследуются очень строго, так как хвостатые животные появились сотни миллионов лет назад. Также давно сформировались многие современные структуры алгоритмов организмов. И если предположить, что изменения в организмах доступны через повторение существующих генов как вновь приобретенные изменения существующих признаков, то топологическая изменчивость понятна. Более того, это обеспечило расхождение в эволюционной истории многих таксономических единиц. Например, лапы кошек легко трансформируются в конечности приматов. Естественный отбор остается необходимым фактором, поскольку потребность в топологической изменчивости обусловлена, главным образом, случайными факторами окружающей среды. Например, началось похолодание и сразу же начинает образовываться шерстяной налет на коже; выбираются животные с длинной шерстью.

Заключение

Обобщение понятия энтропии, надеюсь, раз и навсегда избавляет биологов от комплекса неполноценности, в котором их «обвиняет второй закон термодинамики». Эволюции быть не может, говорит термодинамика, но она есть! Эта дилемма окончательно решена.

Нетрудно видеть, что применение концепции первичных алгоритмов самоорганизации к биологическим системам не противоречит законам генетики и центральной догме молекулярной биологии. Самая первая жизнеспособная структура, с которой началась эволюция, должна иметь все эти алгоритмы. Затем на следующих этапах эволюции возникли другие биохимические циклы.

Только после появления этого набора алгоритмов первобытные структуры жизни смогли противостоять спонтанным воздействиям естественного отбора, они обрели способность последовательно усложняться. С этого момента началась эволюция. Следует лишь уточнить, что в самом начале эволюции полных энергетических алгоритмов не существовало. Но их с успехом заменила постоянная «температурная тряска». Температура пропорциональна кинетической энергии молекул.

Кодирование алгоритмов в наследственной информации (в ДНК) необязательно. Кодируется только структура тела, которая после «построения» автоматически начинает функционировать, исходя из алгоритмов предков (деление клеток) или от внешнего импульса (первое дыхание родившегося ребенка). Система построена таким образом, что не может функционировать по-другому.

Помимо дарвинизма, т.е. современной синтетической теории эволюции, существуют также теории, которые, с точки зрения изложенного выше, дополняют синтетическую теорию. Я пытался анализировать их с точки зрения алгоритмов самоорганизации, но мне не хватает компетенций в области биологии. Отмечу лишь недавнее открытие переключателя генов в геноме организмов. Это неожиданное подтверждение принципа алгоритмов переключения, описанного выше (стр. 21). Действительно, что мешает быть в наследственной памяти маленькой системы, похожей на обыкновенный триггер. Попав в рожденный организм вместе с другими функционирующими алгоритмами, он может просто ожидать каких-то условий, которые создадут достаточный импульс для его переключения. В общем, будет еще много открытий, связанных с переключателями в биологии развития. Например, в настоящее время существует обширная область применения этого принципа в эмбриологии -- на самых первых стадиях превращения зародышевой клетки.

Список литература

1. Аршинов М.Н., Садовский Л.Е. Коды и математика. - М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1983.

2. Грин Н., Стаут У., Тейлор Д. Биология // в 3-х томах, под ред. Сопера Р. - М.: Мир, 1990.

3. Дарвин Ч. Происхождение видов путем естественного отбора - С.-П.: Наука, 1991.

5. Докинз Р. Эгоистический ген. - М.: АСТ: CORPUS, 2013.

6. Кейлоу П. Принципы эволюции - М.: Мир, 1986.

7. Кеньон Д., Стейнман Г. Биохимическое предопределение - М.: Мир, 1972.

8. Кириллин В.А., Сычев В.В., Шейндлин А.Е.. Техническая термодинамика М.: Энергоатомиздат, 1983.

9. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика. Т.6: Гидродинамика - М.: Наука, 1988.

29. Левонтин Р. Генетические основы эволюции. - М.: Мир, 1978.

30. Lehninger A.L. Principles of Biochemistry. D.L. Nelson and M.M. Cox, 2008

31. Марков А.В. Рождение сложности. М.: Астрель : CORPUS, 2010

32. Мусил Я., Новакова О., Кунц К. Современная биохимия в схемах. - М.: Мир, 1981.

33. Пригожин И.Р., Стенгерс И. «Порядок из хаоса», М., Прогресс, 1986.

34. Скворцов А.К. Логика и аналогии в теории эволюции. Интернет ресурс - coolreferat.com, 2015.

35. Солбриг О., Солбриг Д. Популяционная биология и эволюция. - М.: Мир, 1982.

36. Спирин А.С. Биосинтез белков, мир РНК и происхождение жизни.

37. Тиходеев О.Н. Кризис традиционных представлений об изменчивости: на пути к новой парадигме. Экологическая генетика т.X, № 4, 2012

38. Уголев А.М. Естественные технологии биологических систем. - Л.: Наука, 1987.

39. Франк-Каменецкий М. Д. Самая главная молекула. - М.: Наука, 1983.

40. Шеромов Л.А. Алгоритмы развития сложных систем. // Изв. СО АН СССР, серия техн. наук, вып. 3. - Новосибирск: Наука, 1986. с. 105-110.

41. Шеромов Л.А. Аналитическое решение уравнений Максвелла. Новосибирск: Издательство ФБОУ ВПО НГАВТ, 2013.

42. Эйген М., Винклер Р. Игра жизни. - М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1979.

43. Амосов Н.М. Искусственный разум. - Киев: Наукова Думка, 1969, 156 с.

44. Сахаров Д.А. Наука о мозге - нейробиология. // В кн. “Актуальные проблемы биологической науки”. Под ред. А.В. Яблокова. - М.: Просвещение, 1984, с. 86-101.

Размещено на Allbest.ru